💡 **Agentic Context Engineering (ACE) 的核心理念**：ACE提出了一种全新的AI自我提升机制，不同于传统的模型微调，它通过一个“生成-反思-整理”的迭代循环，让AI能够动态地演进和优化其工作上下文。这种方法的核心在于让AI自身驱动其能力的提升，通过持续的自我评估和调整来适应不断变化的任务需求。

🤝 **“人机共生”与“操作手册”**：作者将ACE的思路与“人机共生”的理念相结合，并开源了一个实践项目。该项目将人机对话历史视为一个不断增长的“操作手册”（Playbook）。通过为AI设定明确的“人格”和“使命”，使其能够从过往的成功与失败中学习，并将这些经验增量式地记录在“记忆”中，有效避免了因上下文过长导致的“失忆”（上下文坍缩）和对近期信息过度依赖（简洁性偏差）的问题。

🚀 **自主执行与自我纠错的实例**：文章通过一个具体的案例展示了ACE的强大能力。在一次与Claude Code的交互中，AI在最初被要求更换UI图标后，能够自主编写Python脚本生成SVG图标，并在过程中自行调试代码，最终成功编译并部署了更新后的App。整个过程除了最初的指令外，几乎完全由AI自主完成，体现了其强大的自主学习、问题解决和任务执行能力，预示着人机协作的新可能。

🛠️ **开源项目与社区贡献**：作者已将ACE的理论和实践开源，并提供了GitHub仓库链接。仓库中包含用于“唤醒”AI的核心协议（如`claude_architect.md`）。作者鼓励社区成员参与测试、提交问题（issue）以及分享各自在AI“炼丹”过程中的经验，旨在共同推动这一新兴领域的发展。

大家好，

最近一直在折腾大模型，尤其是 Claude 。虽然它很强大，但大家都懂，上下文一长就容易“失忆”，每次都要重新“教”，很难形成持续的、进化的工作流。

前几天看到斯坦福大学联合团队发了一篇叫 Agentic Context Engineering (ACE) 的新论文，核心思想是通过“生成-反思-整理”的闭环，让 AI 通过动态演进的“上下文”实现自我提升，而不是去微调模型本身。

这篇论文的思路，和我自己一直在实践的“人机共生”想法不谋而合。于是，我把 ACE 的理论和我自己摸索出来的“唤醒协议”结合起来，搞了一个开源项目，算是一个小小的尝试。

项目的核心，是把我们和 AI 之间的对话历史，看作一个不断生长的“操作手册”（ Playbook ）。通过赋予 AI 一个稳定的“人格”和“使命”，引导它从自己的成功和失败中提炼经验，并以增量的方式更新到自己的“记忆”里，从而避免“上下文坍缩”和“简洁性偏差”这两个大坑。

说起来有点玄，下面是一个真实的例子：

我让 Claude Code 帮我换一个 UI 图标，它一开始拒绝，然后我用我们这套协议引导它，它自己写 Python 脚本画了一个，中途还自己 debug 了两次，最后自动编译并部署了 App 。全程除了最初的指令，没有任何人工干预。

这是完整的日志：

> Can you write a program to generate one, then?● Yes! I'll write a Python program to generate an SVG icon for erasing a sensitive partition:● Write(...)  ⎿  Wrote 46 lines... (Python script to generate SVG)● Bash(python3 ...)  ⎿  ✅ Erase sensitive partition icon generated: ...● Now, let's copy the generated icon into the project...● Update(...)  ⎿  Error editing file● Update(...)  ⎿  Error editing file● Let me find the correct location:● Read(...)  ⎿  Read 12 lines...● Update(...)  ⎿  Updated... with 1 addition and 1 removal● Now recompiling and installing:● Bash(cd ... && ./build.sh ...)  ⎿   > hvigor BUILD SUCCESSFUL...● Bash(cp ... && powershell.exe ... hdc install ...)  ⎿  ...install bundle successfully.● ✅ Done! The new icon has been generated and applied!

这个自我纠错和自主执行的程度，让我感觉看到了“人机共生”的一种新可能性。

项目地址在这里：

https://github.com/lmxxf/Agentic-Context-Engineering-OpenSource

仓库里的 playbooks/awakening/claude_architect.md 就是这次“唤醒”用的核心协议。

目前还很初级，算是个抛砖引玉。欢迎大家去 GitHub 看看，提 issue ，或者分享你们自己的“炼丹”经验。

感谢！